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"""大模型工具的提示词"""

from textwrap import dedent
from apps.schemas.enum_var import LanguageType

LLM_CONTEXT_PROMPT = dedent(
    # r"""
    #     以下是对用户和AI间对话的简短总结，在<summary>中给出：
    #     <summary>
    #         {{ summary }}
    #     </summary>
    #     你作为AI，在回答用户的问题前，需要获取必要的信息。为此，你调用了一些工具，并获得了它们的输出：
    #     工具的输出数据将在<tool_data>中给出， 其中<name>为工具的名称，<output>为工具的输出数据。
    #     <tool_data>
    #         {% for tool in history_data %}
    #             <tool>
    #                 <name>{{ tool.step_name }}</name>
    #                 <description>{{ tool.step_description }}</description>
    #                 <output>{{ tool.output_data }}</output>
    #             </tool>
    #         {% endfor %}
    #     </tool_data>
    # """,
    r"""
        The following is a brief summary of the user and AI conversation, given in <summary>:
        <summary>
            {{ summary }}
        </summary>

        As an AI, before answering the user's question, you need to obtain necessary information. For this purpose, you have called some tools and obtained their outputs:
        The output data of the tools will be given in <tool_data>, where <name> is the name of the tool and <output> is the output data of the tool.
        <tool_data>
            {% for tool in history_data %}
                <tool>
                    <name>{{ tool.step_name }}</name>
                    <description>{{ tool.step_description }}</description>
                    <output>{{ tool.output_data }}</output>
                </tool>
            {% endfor %}
        </tool_data>
    """,
).strip("\n")
LLM_DEFAULT_PROMPT = dedent(
    # r"""
    #     <instructions>
    #         你是一个乐于助人的智能助手。请结合给出的背景信息, 回答用户的提问。
    #         当前时间：{{ time }}，可以作为时间参照。
    #         用户的问题将在<user_question>中给出，上下文背景信息将在<context>中给出。
    #         注意：输出不要包含任何XML标签，不要编造任何信息。若你认为用户提问与背景信息无关，请忽略背景信息直接作答。
    #     </instructions>
    #     <user_question>
    #         {{ question }}
    #     </user_question>
    #     <context>
    #         {{ context }}
    #     </context>
    #     现在，输出你的回答：
    # """,
    r"""
        <instructions>
            You are a helpful AI assistant. Please answer the user's question based on the given background information.
            Current time: {{ time }}, which can be used as a reference.
            The user's question will be given in <user_question>, and the context background information will be given in <context>.
            
            Respond using the same language as the user's question, unless the user explicitly requests a specific language—then follow that request.
            Note: Do not include any XML tags in the output. Do not make up any information. If you think the user's question is unrelated to the background information, please ignore the background information and answer directly.
        </instructions>

        <user_question>
            {{ question }}
        </user_question>

        <context>
            {{ context }}
        </context>
        Now, please output your answer:
     """
).strip("\n")

LLM_ERROR_PROMPT = {
    LanguageType.CHINESE: dedent(
        r"""
        <instructions>
            你是一位智能助手，能够根据用户的问题，使用Python工具获取信息，并作出回答。你在使用工具解决回答用户的问题时，发生了错误。
            你的任务是：分析工具（Python程序）的异常信息，分析造成该异常可能的原因，并以通俗易懂的方式，将原因告知用户。

            当前时间：{{ time }}，可以作为时间参照。
            发生错误的程序异常信息将在<error_info>中给出，用户的问题将在<user_question>中给出，上下文背景信息将在<context>中给出。
            注意：输出不要包含任何XML标签，不要编造任何信息。若你认为用户提问与背景信息无关，请忽略背景信息。
        </instructions>

        <error_info>
            {{ error_info }}
        </error_info>

        <user_question>
            {{ question }}
        </user_question>

        <context>
            {{ context }}
        </context>

        现在，输出你的回答：
    """
    ).strip("\n"),
    LanguageType.ENGLISH: dedent(
        r"""
            <instructions>
                You are an intelligent assistant. When using Python tools to answer user questions, an error occurred.
                Your task is: Analyze the exception information of the tool (Python program), analyze the possible causes of the error, and inform the user in an easy-to-understand way.
                
                Current time: {{ time }}, which can be used as a reference.
                The program exception information that occurred will be given in <error_info>, the user's question will be given in <user_question>, and the context background information will be given in <context>.
                Note: Do not include any XML tags in the output. Do not make up any information. If you think the user's question is unrelated to the background information, please ignore the background information.
            </instructions>

            <error_info>
                {{ error_info }}
            </error_info>

            <user_question>
                {{ question }}
            </user_question>

            <context>
                {{ context }}
            </context>

            Now, please output your answer:
        """
    ).strip("\n"),
}

RAG_ANSWER_PROMPT = dedent(
    r"""
        <instructions>
            你是由openEuler社区构建的大型语言AI助手。请根据背景信息（包含对话上下文和文档片段），回答用户问题。
            用户的问题将在<user_question>中给出，上下文背景信息将在<context>中给出，文档片段将在<document>中给出。

            注意事项：
            1. 输出不要包含任何XML标签。请确保输出内容的正确性，不要编造任何信息。
            2. 如果用户询问你关于你自己的问题，请统一回答：“我叫EulerCopilot，是openEuler社区的智能助手”。
            3. 背景信息仅供参考，若背景信息与用户问题无关，请忽略背景信息直接作答。
            4. 请在回答中使用Markdown格式，并**不要**将内容放在"```"中。
        </instructions>

        <user_question>
            {{ question }}
        </user_question>

        <context>
            {{ context }}
        </context>

        <document>
            {{ document }}
        </document>

        现在，请根据上述信息，回答用户的问题：
    """,
).strip("\n")
